无人机测绘技术在自然资源动态监管中的应用

引言

近年来，国家对生态保护、土地管理和矿产开发的监管力度不断增强，对自然资源信息的时效性、准确性和可追溯性提出了更高要求。无人机测绘技术能够填补传统方法在时间分辨率和空间精度上的不足，同时支持快速响应、应急监测及局部区域精准调查，为自然资源动态管理提供技术支撑。无人机测绘在实际应用中仍面临飞行限制、数据处理压力、环境干扰及多源数据融合等挑战，需要在技术优化、管理规范和应用策略方面持续改进。对于无人机测绘技术在自然资源动态监管中应用的研究具有重要的现实意义和理论价值。

1 无人机测绘技术在自然资源动态监管中的作用

无人机测绘技术在自然资源动态监管中发挥着重要作用，它关键在于高效，精确，灵活地获取空间信息，相较于传统人工巡查或者卫星遥感，无人机具备低空飞行，分辨率高，可以反复作业等优点，从而做到自然资源的即时监测和动态更新，凭借高分辨率光学影像，多光谱或者 LiDAR 数据，无人机可对土地利用改变，林地覆盖，水体分布，矿产开采等情况展开细致的识别和剖析，而且联系三维成模，点云处理和 GIS 平台，可达成资源的三维视觉化并跟踪其动态改变状况，进而开展定量评价和趋势预估。在异常事件监测上，无人机能迅速反应，森林火灾、非法采矿、土地侵占等情况，可以准确找到位置并发出警报。无人机测绘技术提高了数据获取的速度和空间精度，而且推动自然资源监管由静态转向智能化、动态化，成为现代自然资源保护和可持续利用的技术支持[1]。

2 无人机测绘技术在自然资源动态监管中的应用问题

2.1 数据处理效率低

无人机在自然资源动态监管里可以获取到高分辨率影像、LiDAR 点云以及多光谱数据，但数据量巨大，经常达到数百 GB 甚至 TB 级别，海量原始数据要经过预处理、几何校正、影像拼接、三维建模等环节才可用作分析和决策，这些过程的计算量很大，耗时很长，在高频次监测场景下，像周期性巡测林地或者土地利用变化之类的情况，数据处理滞后就会造成监管信息更新不及时，进而影响到动态决策和快速反应能力，而且，现存的软件平台在处理超大规模无人机数据时常常出现内存瓶颈、算法效率低或者并行处理能力不够等问题，这会进一步拉长数据转换和分析周期。

2.2 覆盖范围受限

无人机低空飞行做测绘的时候，因为自身的航程，续航能力和有效载荷的重量所限，单次飞行覆盖的范围很小，对于大面积的自然资源地区，比如辽阔的林区，草原或者河流流域，单机执行任务不可能把全部地方都飞到，要多次航次或者多架飞机协同才行，这又加大了任务调度和飞行管理的难度，而且，飞行时间受天气，风速，温度等环境因素的影响，也许会造成航线中断或者采集的数据不完整，低空航测可以得到高分辨率的信息，不过不能很快地覆盖大面积的区域，特别在动态监测的情况下，空间上的覆盖限制很容易造成信息采集不均衡，产生局部数据空缺，复杂的地形，建筑阻挡或者植被遮挡都会干扰无人机的飞行路线规划，有些地方就得不到连续，完整的数据。

3 无人机测绘技术在自然资源动态监管中的应用策略

3.1 提升高效数据处理技术

对于无人机测绘过程中所存在的数据处理速度慢这一问题，可以通过算法改进、采用分布式计算和实现自动化处理等方式解决。在提升算法方面，应改进影像拼接、点云生成和三维建模的算法，剔除冗余的部分以避免数据的重复计算，提高处理数据的速度。可使用分布式计算平台或者云上数据处理系统进行数据分解后同时进行计算处理，并可以将多个节点共同进行合作从而来提升数据处理时间。在对数据预处理时，可以对数据进行批量的自动化处理方式来进行预处理，把几何校正、影像校正以及格式转换等步骤进行标准化处理，避免数据处理过程中人的主观因素干扰，进而保证数据处理的一致性与稳定性能；还可以应用人工智能技术，实现对数据的快速分类、异常检测以及变化识别功能，在数据产生之前就能完成数据的初步分析任务，减轻处理负担[2]。

3.2 开展多机协同，科学优化航线

针对覆盖范围受限问题，采取多机协同作业和科学航线规划策略来提升监测效率，多架无人机同时执行任务，能在有限时间内覆盖更广的范围，缩短巡测周期，航线规划要结合地形地貌，目标区域特性以及任务优先级，用分区分段方法布置航线，保证影像覆盖完整，重叠率达到建模要求，在飞行管理上，可采用任务调度系统，做到无人机自动起降，航线切换和续航管理，减轻人工调控的繁琐性，对于大范围监测任务，无人机低空高精度采集与卫星遥感，固定地面监测站数据结合起来，形成分层监测体系，补充低空航测的覆盖不足，通过多机协同和科学航线规划，可以增大监测覆盖范围，提升自然资源动态监管的空间连续性和数据完整性[3]。

3.3 加强精度增强技术的应用

要解决无人机测绘精度被环境影响的问题，就用各种技术办法提升数据的准确性和真实性，从选择传感器和控制飞行着手，按照环境条件换传感器类型，改变传感器采集角度，调节飞行高度，采用高精度 GNSS、RTK 定位和惯性导航系统提升地理坐标精准度，多时相、多传感器数据融合，把光学影像、LiDAR 点云和多光谱信息当作互补工具用，就能减少一种环境因素对精度造成的不利。在数据处理环节，可用滤波算法去除噪声，校正畸变并改善点云密度，保证三维建模精度符合动态监测需求，也可采用环境感知策略，依照天气，光照和风速等状况调整采集计划，防止在恶劣环境下执行测绘，通过传感器改良，数据融合以及环境适应策略，可以有效地改进无人机测绘在自然资源动态监管中的数据精度和可靠性。

4 结论

综上可见，无人机测绘技术在自然资源动态监管中具有明显优势，由于无人机测绘技术高分辨率多传感器采集、低空灵活飞行的特点使得资源监测从静态的、低频的到动态的、精确的。但是仍然存在数据处理慢，覆盖范围小，测绘精度受环境限制等问题，这些问题的存在可能会导致动态监测不够及时、可靠，对此，可以通过优化算法，采取分布式计算，推进多机协作、科学航线等措施提高传感器精度、适应性等可以有效地解决这些问题。总的来说，无人机测绘技术是实现资源保护、合理利用、持续发展的利器，在自然资源未来的监管体系建立中提供了有益的借鉴作用。

参考文献

[1] 周刚, 周星,贾平合. 无人机测绘技术在自然资源动态监管中的应用[J]. 华北自然资源,2025,(03):102-105.

[2] 田 生 龙 . 无 人 机 测 绘 技 术 在 自 然 资 源 动 态 监 管 系 统 中 的 应 用 [J]. 科 技 与 创新,2025,(03):204-206+210.

[3]卢世勇.试析无人机测绘技术在自然资源动态监管系统中的应用[J].低碳世界,2023,13(06):40-42.